厦门大学刘国坤获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种针对单张高光谱成像的深度学习去噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115689912B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211166903.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种针对单张高光谱成像的深度学习去噪方法是由刘国坤;罗思恒;曹茂丰;岳霞霞;任斌;田中群设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对单张高光谱成像的深度学习去噪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对单张高光谱成像的深度学习去噪方法，包括如下步骤：针对含有噪声的高光谱数据进行欠采样，获得含有噪声的欠采样高光谱成像；模型训练，将欠采样的高光谱成像分别放置于模型的输入端和输出端，该模型主要由两部分组成，即编码器和解码器；编码器的输入端和解码器的输出端均为含有噪声的图像，通过利用均方差作为损失函数，模型训练至收敛，得到训练好的模型；利用模型去噪，将多个含有噪声的欠采样高光谱成像输入到训练好的模型，并输出去噪后的欠采样图像；将去噪后的欠采样图像结果进行累计加和，形成去噪后的高光谱成像；本发明提供的方法，仅需单张高光谱即可构筑深度学习去噪模型,且具有良好的去噪性能。
本发明授权一种针对单张高光谱成像的深度学习去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种针对单张高光谱成像的深度学习去噪方法，其特征在于，包括如下步骤： 针对含有噪声的高光谱数据进行欠采样，具体为：根据需求标定高光谱中用于成像的波数范围；对波段范围内的点进行固定点数的欠采样；对欠采样获取的点所对应的光谱强度进行加和，生成高光谱成像中单个像素点的数值；重复操作获得含有噪声的欠采样高光谱成像； 模型训练，具体为：将欠采样的高光谱成像分别放置于模型的输入端和输出端，该模型主要由两部分组成，即编码器和解码器；编码器的输入端和解码器的输出端均为含有噪声的图像，通过利用均方差作为损失函数，模型训练至收敛，得到训练好的模型； 利用模型去噪，具体为：将多个含有噪声的欠采样高光谱成像输入到训练好的模型，模型将输入的欠采样高光谱成像进行去噪，并输出去噪后的欠采样图像；将去噪后的欠采样图像结果进行累计加和，形成去噪后的高光谱成像。
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